近年叶片尺寸越来越大,更大的扫风面积,单机容量的大幅攀升,有助于度电成本的进一步降低,但大叶片的结构非线性与弯扭耦合效应、呼吸效应、高柔塔的整机复杂多体动力系统等问题的耦合,加上制造难度更大、运输吊装乃至存储支架损伤等难以避免,导致大叶片在风场运行早期暴露出了前所未有的结构损伤、开裂等失效问题。而大叶片的失效70%-90%发生在叶根到叶中区域,该区域断裂会引发巨大的风轮动不平衡,给塔筒造成很大的冲击,进而导致极高的倒塔风险,使得叶片损伤的早期识别与预警变得尤为重要。
叶片内部视觉损伤监测系统正是针对大叶片的典型损伤和失效问题而开发的产品,其视频监控相机安装在叶片内腔中,采集风力发电机组运行过程中叶片内部的图像(视频),通过位于风机侧的边缘智能控制与分析单元进行智能采集与分析,自动实现风场各台风机每支叶片的内腔的实施监测、分析与诊断,并将原始图像(视频)数据与诊断结果自动回传升压站上位系统的软件平台中;自动实现叶片穿透开裂、明显鼓包、大面发白等问题的识别和报警,运维人员根据报警信息,在不停机不登塔的情况下远程确认叶片的健康状态,以制定针对性地运维策略,避免叶片发生重大失效以波及整机安全;此外,系统还借助算法自动跟踪损伤扩展趋势,根据扩展速率帮助客户判断检修的紧急程度。
表1 叶片内部视觉损伤监测(旗舰版)单台配置清单
序号 | 位置 | 模块 | 单位 | 数量 | 规格型号/说明 |
1 | 叶片内部 | 视觉感知单元 | 套 | 1 | 定制相机*6+相机支架、弹簧套件、相机线缆、粘接胶等;每支叶片在腹板上安装2个相机 |
2 | 叶片内部 | 靶标系统 | 套 | 1 | 单靶标*3,每支叶片内腔安装1个单靶标 |
3 | 轮毂内部 | 边缘智能控制与分析单元 | 套 | 1 | 外散热柜体,计算与控制模块,定制支架,防雷模块*7,电源,空开,交换机,线缆;用于控制视觉感知单元根据需要进行不同模式的工作以针对性的采集所需图像和视频数据,并对原始数据进行分析,以诊断和识别叶片的损伤,同时为视觉感知单元进行安全稳定供电。 |
4 | 轮毂-机舱-塔底 | 通讯单元 | 套 | 1 | 无线AP*2、机舱柜体、支架、电源、空开、防雷,塔顶到塔底光纤套件 |
5 | 辅材 | 安装辅料 | 套 | 1 | 辅助设备安装所需的密封胶、扎带、螺栓、螺纹紧固剂等 |
6 | 集控中心 | 上位机系统 | 台 | 1 | 上位机(带显示器);部署在上位机中的振创软件平台,用于数据储存,配置及用户管理,同时实现报警及诊断结果展示,出具自动化报告等。 |

模块 | 功能/性能 |
区分叶片运行状态 | |
支持曲线巡航 | |
精细透光感知 | |
损伤感知范围:发白/褶皱最远覆盖±15cm,大尺寸鼓包/穿透开裂最远覆盖15cm | |
补光模式:强弱黑三种 | |
标靶系统 | L型单标靶 |
采集分析模块 | 精准定制路径参数≥50个点位 |
支持在线实时分析 | |
支持机位及叶片独立分析 | |
支持智能标定 | |
支持含算法的边缘智能软件 | |
上位机系统(振创平台) | 支持叶片损伤自动诊断 |
支持声光报警 | |
支持预警及人机交互 | |
能够标注图像中损伤位置、类型 | |
原始数据存储1个月,诊断数据存储6个月 | |
支持原始数据导出 | |
支持用户管理 |
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